七月在线-机器学习集训营15期 百度云盘分享，七月在线学习盛典，机器学习集训营15期百度云盘分享

7月在线-机器学习训练营15期网络资源介绍:电影资源大小：16.1 GB 更新：2022-10-16

如今，人工智能技术在世界各地都很受欢迎，并迅速进入电子商务、金融、交通、智能安全、诊疗、文化教育等各行各业。国内外主要企业争相成立相关人工智能研究所，迅速招聘人才。然而，市场上人才短缺，供需比例仅为1:10。机器学习作为人工智能的关键技术，可以说理解了机器学习，就跨越了人工智能进入的门槛。或者从Java等IT领域完美转型AI，年收入30-40万，有的超过40万，有的甚至年薪100万

本第15期由7月在线和深度眼共同设立，持续保持

及其六个项目：大规模行人重识别（ReID）、人体姿态识别、智能问答系统、对话机器人、产品推荐系统软件影片推荐算法

这是为了再次提高合作伙伴的人工智能工作经验和工程能力。今天，我们增加了一些在线视频直播和培训课程。有关详细信息，请参阅考试大纲。一切都是为了让学生更好地就业、转型和发展，提高学生的素质

00、课前预习-Python基础和数据分析

00、在线视频直播：开课宣传教育.mp4

01、在线视频播放：Python基本语法词法精解.mp4

02、在线视频播放：Python关键词法升级.mp4

03、在线视频播放：数据统计分析numpy和pandas精髓.mp4

04、在线视频播放：matplotlib大数据可视化.mp4

01、机器学习基本原理第一阶段机器学习基本原理

表明.txt

在线视频播放：1-线性回归分析，logistic回归，梯度下降法.mp4

在线视频播放：2-决策树算法，决策树，GBDT.mp4

在线视频播放：3-SVM和数据标准化.mp4

在线视频播放：4-逻辑回归模型：数据预处理、异常点解决、特征选择、组成.mp4

在线视频直播：11-XGBost精解.mp4

在线视频直播：12-HMM、CRF实体模型的关键点.mp4

在线视频直播：5-机器学习介绍、广义线性模型（线性回归分析、逻辑斯蒂回归）.mp4

在线视频直播：7-决策树算法，Boosting模型集成的真谛.mp4

在线视频直播：9-简单贝叶斯，SVM实体模型精髓.mp4

02、第二阶段机器学习实战练习

在线视频播放：01-机器学习过程步骤，初始模型和sklearn应用.mp4

在线视频播放：04-根据SQL的机器学习过程和实践活动.mp4

在线视频直播：02-数据统计分析与逻辑回归模型系列讲座.mp4

在线视频直播:03-图像和文字基本.mp4

在线视频直播：05-高级机器学习应用案例.mp4

在线视频直播：06-机器学习模型部署及实例.mp4

在线视频直播：07-Home Credit客户银行信贷毁约预测分析.mp4

在线视频直播：08-机器学习项目实践：木船时钟频率运动轨迹分类.mp4

03、第三阶段深度神经网络的基本原理

在线视频播放：1-神经元网络基本：全连接层和反向传播.mp4

在线视频播放：2-神经网络和机器视觉.mp4

在线视频播放：3-循环神经网络和自然语言理解.mp4

在线视频播放：4-深度神经网络实践活动：Caffe和Tensorflow项目实践.mp4

在线视频播放：5-神经网络算法Wide & 了解Deep实体模型架构设计.mp4

在线视频播放：6-神经网络，实战演练分类任务.mp4

在线视频播放：7-循环神经网络、文本分类和图形并茂生成模型.mp4

在线视频直播：8-深度神经网络在工业项目中的应用（参考、推广、模型压缩）.mp4

04、第四阶段机器学习模型的应用

在线视频播放:01-陈博士从头到尾陪你Word2vec.mp4

在线视频播放：1-深度神经网络在目标检测中的应用：Two-Stage和One-Stage架构.mp4

在线视频直播:2-面部识别真的安全吗？机器学习。深度神经网络安全前沿技术:对抗攻击和防御.mp4

在线视频直播：3-机器学习模型实践方法：工业领域如何通过分馏收敛更好地部署实体模型？.mp4

05、第五环节-CV NLP 强烈推荐三个方向的基础技术巩固

在线视频播放1-深度神经网络在目标检测中的应用。..mp4

在线视频播放2-深度神经网络在目标检测中的应用。..mp4

在线视频播放3-深度神经网络在目标检测中的应用..mp4

在线视频播放4-NLP基本技能：文本检索技能及文本信息清理、获取、中文分词及统计.mp4

在线视频播放5-深度神经网络回望与pytorch介绍.mp4

在线视频播放6-最佳语言实体模型BERT：详细介绍和应用实体模型的发展历史.mp4

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常用的在线视频播放方法8-用户属性和Item特征.mp4

在线视频播放9-产品推荐方案讨论，E&&E优化算法及其deep 如何在强烈推荐系统中应用learning？.mp4